【手続補正書】
【提出日】平成18年11月2日(2006.11.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
皮膚性状の鑑別法であって、皮膚の状態をカラー（ＲＧＢ）画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出し、単一色画素又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成し、該単一色画素画像又は該処理画素画像に細線化処理を行い、該細線化処理画像又はそれを加工して得られる処理画像の、細線のピーク幅間隔の代表値を指標とし、皮膚性状を鑑別することを特徴とする、皮膚性状の鑑別法。
【請求項２】
前記細線化処理画像の細線のピーク幅間隔の代表値が、前記細線化処理画像の細線のピーク幅間隔を統計処理したものであることを特徴とする、請求項１に記載の皮膚性状の鑑別法。
【請求項３】
該細線化処理画像の細線のピーク幅間隔の計測において、該細線化処理画像を５°〜４５°間隔で回転させ、該回転画像の細線のピーク幅間隔の計測を行うことを特徴とする、請求項１又は２に記載の皮膚性状の鑑別法。
【請求項４】
該細線化処理画像の細線のピーク幅間隔の計測において、前記単一色画素画像又は処理画素画像の変換画像にフーリエ変換を行ってフーリエ変換画像を作成し、該フーリエ変換画像の輝度形状特性から得られる方位角を用いて該細線化処理画像を回転させ、該回転画像の細線のピーク幅間隔の計測を行うことを特徴とする、請求項１又は２に記載の皮膚性状の鑑別法。
【請求項５】
前記ピーク幅間隔を統計処理して得られる細線のピーク幅間隔の代表値として、平均値、標準偏差、標準誤差及び変動係数から選択される１種乃至は２種以上を使用することを特徴とする、請求項１〜４の何れか１項に記載の皮膚性状の鑑別法。
【請求項６】
次に示す工程に従って行われることを特徴とする、請求項１〜５の何れか１項に記載の皮膚性状の鑑別法。
（工程１） 皮膚の状態をカラー画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出す。
（工程２） 工程１によって得られた単一色画素、又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成する。
（工程３） 工程２によって得られた単一色画素画像又は該処理画素画像に、水平補正処理及び平均化処理を行う。
（工程４） 工程３によって得られた画像から皮溝部分を抽出し、細線化処理を行う。
（工程５） 工程４によって得られた画像を反転する。
（工程６） 工程５によって得られた画像をアフィン変換しながら、各画像毎のピーク幅を計測する。
（工程７） 工程６によって得られたピーク幅より、キメの方向性及び／又はキメの大きさを鑑別する。
【請求項７】
皮膚性状の鑑別法であって、皮膚の状態をカラー画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出し、単一色画素又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成し、該単一色画素画像又は該処理画素画像にフーリエ変換を行ってフーリエ変換画像を作成し、該フーリエ変換画像の輝度ヒストグラム及び／又は輝度形状特性から得られる特性値を指標とし、皮膚性状を鑑別することを特徴とする、皮膚性状の鑑別法。
【請求項８】
前記輝度ヒストグラムから得られる特性値として、平均値、標準偏差、変動係数、標準誤差、中央値、最頻値、分散、尖度及び歪度より選択される１種乃至は２種以上を使用することを特徴とする、請求項７に記載の皮膚性状の鑑別法。
【請求項９】
前記輝度形状特性から得られる特性値として、絶対最大長、対角幅、針状比及び重心を通る最大長より選択される１種乃至は２種以上を使用することを特徴とする、請求項７又は８に記載の皮膚性状の鑑別法。
【請求項１０】
次に示す工程に従って行われることを特徴とする、請求項７〜９の何れか１項に記載の皮膚性状の鑑別法。
（工程１） 皮膚の状態をカラー画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出す。
（工程２） 工程１によって得られた単一色画素、又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成する。
（工程３） 工程２によって得られた単一色画素画像又は該処理画素画像に、フーリエ変換を行い、フーリエ変換画像を作成する。
（工程４） 工程３によって得られたフーリエ変換画像の輝度ヒストグラムより、輝度平均値、標準偏差、変動係数、標準誤差、中央値、最頻値、分散、尖度及び歪度より選択される１種乃至は２種以上を計測し、指標とする。
（工程５） 工程３によって得られたフーリエ変換画像の輝度部分に、抽出、クロージング、収縮、膨張、及び穴埋め処理を行い、形状を確定させる。
（工程６） 工程５より得られた形状より、絶対最大長、対角幅、針状比及び重心を通り最大長より選択される１種乃至は２種以上の形状特徴を計測し、指標とする。
（工程７） 工程４及び６により得られた指標より、キメの方向性及び／又はキメの大きさを鑑別する。
【請求項１１】
皮膚性状の鑑別法であって、皮膚の状態をカラー画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出し、単一色画素又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成し、該単一色画素画像又は該処理画素画像に二値化処理を行い、該二値化処理画像から得られる皮丘部を計測し統計処理した特性値を指標とし、皮膚性状を鑑別することを特徴とする、皮膚性状の鑑別法。
【請求項１２】
前記統計処理した特性値として、総面積、標準偏差、総個数及び単位面積より選択される１種乃至は２種以上を使用することを特徴とする、請求項１１に記載の皮膚性状の鑑別法。
【請求項１３】
単一色画素画像が、Ｒ、Ｇ、Ｂ画素表現系におけるＢ画素のみによって構成される画像（Ｂチャンネル画像）であることを特徴とする、請求項１〜１２の何れか１項に記載の皮膚性状の鑑別法。
【請求項１４】
鑑別すべき皮膚性状がキメの方向性及び／又はキメの大きさであることを特徴とする、請求項１〜１３の何れか１項に記載の皮膚性状の鑑別法。
【請求項１５】
自動計測であることを特徴とする、請求項１〜１４の何れか１項に記載の皮膚性状の鑑別法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
このような状況を鑑みて、本発明者らは、どこでも、容易に、且つ迅速にコンピュータのみでキメ等の皮膚性状の鑑別及び自動評価する技術を求めて、鋭意研究努力を重ねた結果、皮膚の状態をカラー画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出し、単一色画素又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成し、１）該単一色画素画像若しくは該処理画素画像に細線化処理を行い、該細線化処理画像を５°〜４５°間隔で回転させるか、又はフーリエ変換を行った画像の輝度形状特性から得られる方位角を用いて回転させて、該回転画像の細線のピーク幅間隔の計測より得られる代表値を指標とし、２）該単一色画素画像若しくは該処理画素画像にフーリエ変換を行い、該フーリエ変換画像の輝度ヒストグラム及び／又は輝度形状特性から得られる特性値を指標とし、若しくは、３）該単一色画素画像若しくは該処理画素画像に二値化処理を行い、該二値化処理画像から得られる皮丘部を計測し統計処理した特性値を指標とし、皮膚性状を鑑別することを特徴とする皮膚性状の鑑別法によって、キメの方向性及び／又はキメの大きさ等の皮膚性状の鑑別をどこでも、容易に、且つ迅速にコンピュータのみで行えることを見出し、発明を完成させるに至った。即ち、本発明は以下に示す通りである。
（１）皮膚性状の鑑別法であって、皮膚の状態をカラー（ＲＧＢ）画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出し、単一色画素又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成し、該単一色画素画像又は該処理画素画像に細線化処理を行い、該細線化処理画像又はそれを加工して得られる処理画像の、細線のピーク幅間隔の代表値を指標とし、皮膚性状を鑑別することを特徴とする、皮膚性状の鑑別法。
（２）前記細線化処理画像の細線のピーク幅間隔の代表値が、前記細線化処理画像の細線のピーク幅間隔を統計処理したものであることを特徴とする、（１）に記載の皮膚性状の鑑別法。
（３）該細線化処理画像の細線のピーク幅間隔の計測において、該細線化処理画像を５°〜４５°間隔で回転させ、該回転画像の細線のピーク幅間隔の計測を行うことを特徴とする、（１）又は（２）に記載の皮膚性状の鑑別法。
（４）該細線化処理画像の細線のピーク幅間隔の計測において、前記単一色画素画像又は処理画素画像の変換画像にフーリエ変換を行ってフーリエ変換画像を作成し、該フーリエ変換画像の輝度形状特性から得られる方位角を用いて該細線化処理画像を回転させ、該回転画像の細線のピーク幅間隔の計測を行うことを特徴とする、（１）又は（２）に記載の皮膚性状の鑑別法。
（５）前記ピーク幅間隔を統計処理して得られる細線のピーク幅間隔の代表値として、平均値、標準偏差、標準誤差及び変動係数から選択される１種乃至は２種以上を使用することを特徴とする、（１）〜（４）の何れか１つに記載の皮膚性状の鑑別法。
（６）次に示す工程に従って行われることを特徴とする、（１）〜（５）の何れか１つに記載の皮膚性状の鑑別法。
（工程１） 皮膚の状態をカラー画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出す。
（工程２） 工程１によって得られた単一色画素、又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成する。
（工程３） 工程２によって得られた単一色画素画像又は該処理画素画像に、水平補正処理及び平均化処理を行う。
（工程４） 工程３によって得られた画像から皮溝部分を抽出し、細線化処理を行う。
（工程５） 工程４によって得られた画像を反転する。
（工程６） 工程５によって得られた画像をアフィン変換しながら、各画像毎のピーク幅を計測する。
（工程７） 工程６によって得られたピーク幅より、キメの方向性及び／又はキメの大きさを鑑別する。
（７）皮膚性状の鑑別法であって、皮膚の状態をカラー画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出し、単一色画素又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成し、該単一色画素画像又は該処理画素画像にフーリエ変換を行ってフーリエ変換画像を作成し、該フーリエ変換画像の輝度ヒストグラム及び／又は輝度形状特性から得られる特性値を指標とし、皮膚性状を鑑別することを特徴とする、皮膚性状の鑑別法。（８）前記輝度ヒストグラムから得られる特性値として、平均値、標準偏差、変動係数、標準誤差、中央値、最頻値、分散、尖度及び歪度より選択される１種乃至は２種以上を使用することを特徴とする、（７）に記載の皮膚性状の鑑別法。
（９）前記輝度形状特性から得られる特性値として、絶対最大長、対角幅、針状比及び重心を通る最大長より選択される１種乃至は２種以上を使用することを特徴とする、（７）又は（８）に記載の皮膚性状の鑑別法。
（１０）次に示す工程に従って行われることを特徴とする、（７）〜（９）の何れか１つに記載の皮膚性状の鑑別法。
（工程１） 皮膚の状態をカラー画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出す。
（工程２） 工程１によって得られた単一色画素、又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成する。
（工程３） 工程２によって得られた単一色画素画像又は該処理画素画像に、フーリエ変換を行い、フーリエ変換画像を作成する。
（工程４） 工程３によって得られたフーリエ変換画像の輝度ヒストグラムより、輝度平均値、標準偏差、変動係数、標準誤差、中央値、最頻値、分散、尖度及び歪度より選択される１種乃至は２種以上を計測し、指標とする。
（工程５） 工程３によって得られたフーリエ変換画像の輝度部分に、抽出、クロージング、収縮、膨張、及び穴埋め処理を行い、形状を確定させる。
（工程６） 工程５より得られた形状より、絶対最大長、対角幅、針状比及び重心を通り最大長より選択される１種乃至は２種以上の形状特徴を計測し、指標とする。
（工程７） 工程４及び６により得られた指標より、キメの方向性及び／又はキメの大きさを鑑別する。
（１１）皮膚性状の鑑別法であって、皮膚の状態をカラー画像に取り込み、該画像を構成する画素を色別に取り出し、単一色画素又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成し、該単一色画素画像又は該処理画素画像に二値化処理を行い、該二値化処理画像から得られる皮丘部を計測し統計処理した特性値を指標とし、皮膚性状を鑑別することを特徴とする、皮膚性状の鑑別法。
（１２）前記統計処理した特性値として、総面積、標準偏差、総個数及び単位面積より選択される１種乃至は２種以上を使用することを特徴とする、（１１）に記載の皮膚性状の鑑別法。
（１３）単一色画素画像が、Ｒ、Ｇ、Ｂ画素表現系におけるＢ画素のみによって構成される画像（Ｂチャンネル画像）であることを特徴とする、（１）〜（１２）の何れか１つに記載の皮膚性状の鑑別法。
（１４）鑑別すべき皮膚性状がキメの方向性及び／又はキメの大きさであることを特徴とする、（１）〜（１３）の何れか１つに記載の皮膚性状の鑑別法。
（１５）自動計測であることを特徴とする、（１）〜（１４）の何れか１つに記載の皮膚性状の鑑別法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明によれば、どこでも、容易に、且つ迅速にコンピュータのみで、キメの方向性及び／又はキメの大きさ等の皮膚性状の鑑別法を提供することができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明は、どこでも、容易に、且つ迅速にコンピュータのみで行える皮膚性状の鑑別法であって、皮膚の状態をカラー画像に取り込み、画素を色別に取り出し、単一色画素又は単一色画素に演算処理を行った処理画素からなる画像を作成し、該単一色画素画像又は該処理画素画像に細線化処理、アフィン処理、フーリエ変換処理、或いは二値化処理等を行い、該処理画像より得られた代表値及び特性値を指標とし、皮膚性状を鑑別することを特徴とする、キメの方向性及び／又はキメの大きさ等の皮膚性状の鑑別法に関する。図１に、その鑑別のための処理手順を示す。以下に、更に詳細に説明を加える。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
図４に示される輝度ヒストグラムから得られる指標として、例えば、平均値、標準偏差、変動係数、標準誤差、中央値、最頻値、分散、尖度及び歪度等が好ましく例示できる。これらの内、特に好ましいものは標準偏差、標準誤差及び変動係数である。これは、標準偏差等では皮丘間隔の相対的バラツキ特性を反映しやすいためキメの方向性と相関性が高くなるためと考えられる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
図５に、二値化処理を含めた皮膚性状の鑑別に至る画像処理のステップを例示した。前
処理後、二値化処理によって得られた皮丘部分が抽出された二値化画像を計測し、統計処理を行う。統計処理による指標として、例えば、総面積、標準偏差、総個数、単位面積（総面積／総個数）等が例示できる。これらの内、特に好ましいのは総個数及び単位面積である。これは総個数及び単位面積が、皮丘の平均的な大きさを反映するため、キメの大きさと相関性が高くなることによる。